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公开(公告)号：CN118228826A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410281964.1
申请日：2024-03-12
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06N5/04 , G06F40/30 , G06N5/01 , G06N5/022 , G06F40/205 , G06F40/253 , G06F16/35
Abstract: 本发明公开了一种基于多源语义耦合注意力的文本蕴含推断方法，涉及文本蕴含领域。本发明提出了一种潜在融合的Transformer机制，称为LaFT(Latent Fusion Transformer)。LaFT通过以潜在主题信息为锚点信息，实现文本语义信息和文本图信息的耦合，通过显式构建注意力权重缩放矩阵，实现关联关系的可控训练学习，实现文本蕴含任务的复杂语义融合预测。
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公开(公告)号：CN116434530A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202211611467.0
申请日：2022-12-14
Applicant: 上海交通大学
IPC: G08G1/01 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明涉及一种基于时空阶梯卷积网络的交通流预测方法、设备及存储介质，该方法包括以下步骤：步骤S1、根据交通流的预测时间间隔和所处地理位置，对输入的历史交通流数据进行地理区域划分和聚合，并对聚合后的历史交通流数据进行预处理；步骤S2、使用预处理后的历史交通流数据对构建的时空阶梯卷积神经网络预测模型进行预训练，得到训练好的交通流预测模型；步骤S3、利用已训练好的交通流预测模型对指定时间间隔的交通流进行预测。与现有技术相比，本发明利用了时空阶梯卷积神经网络能够将时间信息与空间输入范围相结合的优势，可以得到更高的预测精度，且对短期、长期预测都有着较高的预测精确度。
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公开(公告)号：CN115982706A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202211720629.4
申请日：2022-12-30
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06F21/56 , G06F18/24 , G06N3/084 , G06F18/214 , G06F18/25 , G06N3/045 , G06N3/0464
Abstract: 一种基于API调用序列行为多视角融合的恶意软件检测方法，在离线阶段根据待测软件的API调用序列分别生成API关系图和API簇多阶转移矩阵作为训练样本；通过基于图卷积对比网络模型分别从API关系图中提取存在性特征向量，从API簇多阶转移矩阵中提取转移特征向量并通过分类器的分类结果计算损失函数并用反向传播算法优化模型，从而在在线阶段进行多视角融合的恶意软件检测。本方明融合软件的API存在性特征与API转移特征用于恶意软件检测分类，能够在真实情况下取得良好的分类表现。
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公开(公告)号：CN112508724A
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202011131205.5
申请日：2020-10-21
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于循环一致性对抗学习的用户身份对齐方法，涉及社交网络技术领域，包括以下步骤：输入源网络与目标网络，学习源网络和目标网络节点表示向量，基于第一生成器、第二生成器实现映射，建立与生成器对应的判别器，使生成器和判别器之间进行基于能量的对抗学习，使第一生成器和第二生成器之间进行循环一致性学习，最终得到源网络中任意节点在目标网络中的对应的锚用户。本发明所提技术方案能够适用于多个网络的用户身份对齐，适用于标签缺乏的网络，工作性能好。
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公开(公告)号：CN112465189A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202011216101.4
申请日：2020-11-04
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/18 , G06Q50/26 , G06F16/2458 , G06F16/29
Abstract: 本发明公开了一种基于时空关联性分析的法院收结案数量预测方法，包括以下步骤：收集刑事案件收案数据，采集相关特征属性数据并构造属性数据集；进行预处理，得到刑事案件数量分布图和关联属性特征数据矩阵；挖掘基于地理空间距离的空间关联关系，得到第一空间表征向量；挖掘基于地区属性特征相似性的空间关联关系，得到第二空间表征向量；经过融合层得到第三空间表征向量；基于长短时记忆神经网络进行时间关联性分析，预测下一时刻刑事案件收案数量；训练基于时空关联预测的刑事案件数量预测模型，分析误差。本方法综合考虑了影响犯罪活动的其他有意义的指标特征，同时考虑时间和空间特征，提高了预测的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109446836A
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201811171337.3
申请日：2018-10-09
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明公开了一种社交网络个人信息传播访问控制方法，涉及社交网络隐私保护领域。其特征在于，包括以下步骤：S0、选定中心用户；S1、获取所述中心用户所有好友的相关数据并进行预处理；S2、采用角色挖掘算法，对所述中心用户的自网络进行聚类划分，得到相应的角色集；S3、采用权限分配管理方法，将角色的传播能力作为访问控制因素，基于权限最大化原则对相应角色实施自动化权限分配；S4、S3中所述最终的权限分配结果与RBAC模型相融合，得到访问控制策略，实现个人信息传播访问控制。本发明既能够保障用户的基本隐私需求，还能够促进社交网络中更加安全的分享交流行为。
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公开(公告)号：CN109376857A
公开(公告)日：2019-02-22
申请号：CN201811017879.5
申请日：2018-09-03
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种融合结构和属性信息的多模态深度网络嵌入方法，涉及复杂网络分析技术领域，包括建立网络邻接矩阵和属性矩阵，预处理，将结构特征和属性特征串联依次输入编码器、解码器，输出重构的邻接矩阵和属性矩阵，更新参数迭代计算等步骤，最后把编码器输出作为最终的节点表示。本发明基于深度学习方法，能够克服现有的浅层线性方法难以刻画网络高度非线性结构的不足，能够把网络中的节点映射到低维的嵌入空间，并且有效保持节点的结构特征和属性特征。
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公开(公告)号：CN109190807A
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201810930973.3
申请日：2018-08-15
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种面向目标群体的代价最小化传播优化方法，令初始种子集为空，任意点的目标群体影响力函数＝0；初始化从每个目标节点出发的路径和到达每个目标节点的路径，通过关系参数t(u,x)和节点x在路径集合 被种子集S激活的概率计算每个在到达某个目标节点路径上的节点的影响力增量；当对目标节点的影响力小于目标群体阈值J时，选择对目标节点影响力最大的节点u；对于从该节点u出发的所有路径，更新路径上每个目标节点所在路径上所有点的影响力增量；将节点u加入种子集S，更新种子集S后，重新计算t(u,x)和概率更新每个在到达目标节点路径上的节点的影响力增量。本发明相比于传统贪心算法该算法速度更快，性能更好。
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公开(公告)号：CN105721467B
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201610087673.4
申请日：2016-02-16
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种社交网络Sybil群体检测方法，可以用于特殊群体检测及舆情监控。其首先根据用户属性与Sybil属性中心之间的欧式距离来计算属性可信度值，对Sybil用户的属性值范围进行统计并找出属性值范围中心，根据用户属性与该值的远近计算用户为Sybil的可能性值，并将该值作为一个重要参数进行用户真实度计算。然后根据真实用户几乎不会向Sybil用户发送关注请求进行真实度权值传播，得到Sybil分类结果。从社交网络中采集较新的实验数据，并手动标注Sybil节点进行分析建模，与最近发表若干检测方法作对比，结果表明基于属性可信度的行为特征的检测算法具有更高的检出率和更低误检率。
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公开(公告)号：CN108304496A
公开(公告)日：2018-07-20
申请号：CN201810028589.4
申请日：2018-01-11
Applicant: 上海交通大学
CPC classification number: G06F17/30958 , G06Q50/01
Abstract: 本发明提供了一种异构信息网中基于组合元路径的节点相似关系检测方法，包括如下步骤：构造异构信息网；参考样本对选取；搜索连接参考样本对源-目标节点的路径实例；映射路径实例得到候选元路径；基于候选元路径计算不同路径约束下节点间关联关系强度；计算信息熵来进行候选元路径筛选，最后得到描述节点间关联关系的组合元路径。本发明针对异构信息网语义丰富的特点，提出组合元路径的概念来描述不同节点之间的关联关系，进而用来度量不同节点对之间关联关系的相似性，适用于异构信息网中携带相似关联关系的节点对搜索任务。
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